Deloitte
6 位校友岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
BSAN7213
课程定位 BSAN7213(Business Analytics Applications)是 UQ 商业分析方向的重要课程,核心目标是把课堂框架转化为真实场景中的判断与交付能力。课程通常连接基础方法与高阶专题,既服务后续课程学习,也直接对应实习与职场中的分析、沟通和协作任务。 技术栈与学习内容 课程内容通常覆盖数据解读、业务分析、研究方法、案例推理与商业表达,并结合 Excel/统计工具、报告写作和展示训练。你需要掌握的不只是知识点本身,还包括问题拆解、证据组织、结论表达和风险说明。 课程结构 课程一般按 13 周推进,前段建立框架,中段强化案例与作业,后段综合评估。考核常见组合为 Quiz/Tutorial、作业/报告、展示和期末评估。评分不仅看结果正确性,也看逻辑完整性、表达清晰度和可执行性。 适合人群 适合希望提升分析思维、商业表达和项目协作能力的同学,尤其适合走分析、运营、咨询、管理或研究方向。建议每周投入 8-12 小时,保持“预习-练习-复盘”节奏,持续输出比临时冲刺更稳。
Course decision
先看考核重心、截止节奏和入门要求,再决定这门课是否适合你的学期安排。
考核总权重
100%
4 项考核
最高单项
35%
Case Assignment
期末考试
有
以官方 outline 为准
Hurdle
未列出
当前考核表没有 Hurdle 标记
What you learn
学习成果来自官方 Unit Outline,关键词来自这门课的逐周主题。
Syllabus
默认只展示每周独有的知识重点;节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
第1周主题:Module 1: Audit Analytics | Sub-Module 1.1 Self-Directed Learning Sub-Module 1.1: Foundations of Audit Analytics. This topic identifies and explains the key principles of audit and assurance, explores the purposes of data analytics in the field of audit, and introduces the audit decision-making framework. 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 1: Audit Analytics | Sub-Module 1.1 Self-Directed Learning Sub-Module 1.1: Foundations of Audit Analytics. This topic identifies and explains the key principles of audit and assurance, explores the purposes of data analytics in the field of audit, and introduces the audit decision-making framework.”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第2周主题:Module 1: Audit Analytics | Sub-Module 1.2 and Sub-Module 1.3 Self-Directed Learning Sub-Module 1.2: Audit Analytic Techniques. This topic focuses on the alignment between analytic tools and techniques, and the audit engagement. Self-Directed Learning Sub-Module 1.3 : Machine Learning and AI in the Audit Domain. This topic explores Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) in the field of audit analytics 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 1: Audit Analytics | Sub-Module 1.2 and Sub-Module 1.3 Self-Directed Learning Sub-Module 1.2: Audit Analytic Techniques. This topic focuses on the alignment between analytic tools and techniques, and the audit engagement. Self-Directed Learning Sub-Module 1.3 : Machine Learning and AI in the Audit Domain. This topic explores Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) in the field of audit analytics”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第3周主题:Module 1: Audit Analytics - Live Session Live Session 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 1: Audit Analytics - Live Session Live Session”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第4周主题:Module 1: Reflection Reflect on course materials for Module 1 and finalise Assessment 1. 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 1: Reflection Reflect on course materials for Module 1 and finalise Assessment 1.”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第5周主题:Module 2: Healthcare Analytics | Sub-Module 2.1 Self-Directed Learning: Transformation in the Healthcare Domain. This topic focuses on the application of data analysis techniques in healthcare. You will explore the Healthcare Analytics Framework and review a variety of case studies featuring the application of bespoke analytics to solve healthcare related challenges. 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 2: Healthcare Analytics | Sub-Module 2.1 Self-Directed Learning: Transformation in the Healthcare Domain. This topic focuses on the application of data analysis techniques in healthcare. You will explore the Healthcare Analytics Framework and review a variety of case studies featuring the application of bespoke analytics to solve healthcare related challenges.”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第6周主题:Module 2: Healthcare Analytics | Sub-Module 2.2 Self-Directed Learning: Advanced Analytics in Healthcare. This topic introduces both basic and advanced sources of data and analysis techniques commonly used in healthcare. | Module 2: Healthcare Analytics - Live Session Live Session 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 2: Healthcare Analytics | Sub-Module 2.2 Self-Directed Learning: Advanced Analytics in Healthcare. This topic introduces both basic and advanced sources of data and analysis techniques commonly used in healthcare. | Module 2: Healthcare Analytics - Live Session Live Session”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第7周主题:Module 2: Healthcare Analytics | Sub-Module 2.3 Self-Directed Learning: Implementing Healthcare Analytics. This topic focuses on challenges and crucial decisions that a healthcare data analyst may face while developing and implementing a real-world healthcare analytics project. 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 2: Healthcare Analytics | Sub-Module 2.3 Self-Directed Learning: Implementing Healthcare Analytics. This topic focuses on challenges and crucial decisions that a healthcare data analyst may face while developing and implementing a real-world healthcare analytics project.”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第8周主题:Module 2: Reflection Reflect on course materials for Module 2 and finalise Assessment 2. 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 2: Reflection Reflect on course materials for Module 2 and finalise Assessment 2.”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第9周主题:Module 3: HR Analytics | Sub-Module 3.1 Self-Directed Learning: The Three Core Pillars of HR Analytics. This topic introduces the concepts of the Human Resources (HR) function, Human Resource Management (HRM) and the three pillars of HR Analytics. The first pillar of HR Analytics, Engagement, is explored in detail. 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 3: HR Analytics | Sub-Module 3.1 Self-Directed Learning: The Three Core Pillars of HR Analytics. This topic introduces the concepts of the Human Resources (HR) function, Human Resource Management (HRM) and the three pillars of HR Analytics. The first pillar of HR Analytics, Engagement, is explored in detail.”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第10周主题:Module 3: HR Analytics | Sub-Module 3.2 S elf-Directed Learning: Employee Performance. This topic explores the second core pillar of HR analytics, employee performance. An industry case snapshot is also provided, which will play a central role in your third assessment task. | Module 3: HR Analytics | Live Session Live Session 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 3: HR Analytics | Sub-Module 3.2 S elf-Directed Learning: Employee Performance. This topic explores the second core pillar of HR analytics, employee performance. An industry case snapshot is also provided, which will play a central role in your third assessment task. | Module 3: HR Analytics | Live Session Live Session”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第11周主题:Module 3: HR Analytics | Sub-Module 3.3 Self-Directed Learning: Employee Turnover. This topic focuses on the third pillar of HR Analytics, employee turnover. 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 3: HR Analytics | Sub-Module 3.3 Self-Directed Learning: Employee Turnover. This topic focuses on the third pillar of HR Analytics, employee turnover.”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第12周主题:Module 4: Reflection Self-Directed Learning: Fostering Action Through Integration. In this concluding module, we will bring together the knowledge you have gained from the three domains. | Drop in consultations available 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Module 4: Reflection Self-Directed Learning: Fostering Action Through Integration. In this concluding module, we will bring together the knowledge you have gained from the three domains. | Drop in consultations available”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
第13周主题:Modules 3 and 4: Reflection Reflect on course materials and finalise Assessment 3, progress Assessment 4. 本周先完成 Lecture/Reading 的概念梳理,再用 tutorial 或题目验证理解,重点是把概念转成可解释的步骤。 学习重点:围绕“Modules 3 and 4: Reflection Reflect on course materials and finalise Assessment 3, progress Assessment 4.”识别关键术语、方法边界和常见误区,输出一页结构化笔记(定义、方法、例题、易错点)。 实操建议:至少完成 2-3 个与本周主题直接相关的练习,并记录每题的假设与推导过程,避免只记结论。 交付与复盘:对照 BSAN7213 的 assessment 要求检查本周产出,保留可复用模板用于后续周和考前复盘。
Assessment
Quiz / Tutorial
检验 BSAN7213 阶段掌握。
Case Assignment
案例分析或报告作业。
Presentation / Project
展示与协作能力评估。
Final Exam / Final Assessment
期末综合评估。
Assignments
完成 BSAN7213 的核心案例分析任务。
重点: 框架应用与证据组织
要求:提交结构化报告
⏱ 预计 12 小时
完成综合问题分析并输出可执行建议。
重点: 结论表达与风险评估
要求:提交报告/展示材料
⏱ 预计 16 小时
From Seniors
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
这门课暂无往年考点记录。
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言(testimonials)的整体分布,无法关联到具体学员或其所选课程;仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。